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商社/データサイエンティストの求人・転職・中途採用情報

公開求人5件中 1〜5件表示
株式会社ミスミ
株式会社ミスミ

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AIアーキテクト

職種/業界
データサイエンティスト / 専門商社
年収
900万円~1,500万円
勤務地
東京都千代田区

下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 プロダクトフェーズや強み・ご経験により割合は変動します。 1. AIエージェントプラットフォームの設計・構築(50%) 個々のモデルを載せ替え可能にし、エージェントを安全・高速に量産できる共通基盤を設計・構築します。 - LLMを中核に、検索・設計・見積もり・購買の専門エージェントを連携させるオーケストレーション基盤の設計 ‐モデルを差し替え可能にする抽象化レイヤ、評価(Evals)・トレース/可観測性・ガードレール・コスト制御などプラットフォーム機能の構築 ‐A2A・MCP等の標準プロトコルを用いたエージェント間通信とサービス連携APIの設計 - 設計意図、BOM/CADの来歴、会話・操作履歴を保持するContext Graphと、サービス間のウォームハンドオフの設計 2. AI×ものづくり統合体験プロダクトの開発推進(30%) 自社ドメインと独自データに根ざしたサービスを、エンジニアリング面から牽引します。 - ECサイト、meviy、RAPiD Design、FRAMESなどを横断する共通対話・操作体験の設計と実装をリード - テキスト、画像、図面、CADを扱うマルチモーダル構成と、マルチエージェント連携の設計・検証 - データの調査・解析を通じたユースケース発掘とモデル要件定義 3. 技術検証・技術リード(20%) ‐ 生成AI(GPT/ Claude/ Gemini 等)や新モデルの技術検証と導入判断のリード ‐ 設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術力向上、社内外への技術発信

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バックエンドエンジニアリングマネージャー

職種/業界
データサイエンティスト / 専門商社
年収
900万円~1,100万円
勤務地
東京都千代田区

下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 デリバリー・サービス品質のマネジメント(30%):事業目標をチームのロードマップと優先順位へ落とし込み、AI Chat Gateway・サービス連携API・Context Graph・ウォームハンドオフの品質目標と段階的なデリバリーを管理。レイテンシ、可用性、セキュリティ、コストに関する目標設定と継続的な改善。設計レビュー・インシデントレビュー・リスク管理を通じた技術的な意思決定。 チームマネジメント・組織運営(40%):メンバー(正社員・パートナー)のタスク管理・進捗管理・評価・育成。採用・チームビルディング、および開発フロー整備(CI/CD、テスト自動化、開発生産性向上)。技術選定(言語、フレームワーク、ライブラリ)の意思決定。 全体最適・技術戦略(30%):ECサイト、meviy、RAPiD Design、FRAMESなどのフロントエンド・バックエンド・データ基盤を踏まえた全体最適の設計判断。事業目標に基づく中長期の技術ロードマップ策定。マルチサイト・マルチエージェント・グローバル展開を見据えた組織能力と技術投資の計画。 【仕事のやりがい(面白さ)】 ゼロから立ち上げる開発組織を、自分の技術選定と采配でリードできます。あなたのマネジメントが、複数のものづくりサービスを横断する統合プロダクトの立ち上げそのものを左右します。

シニアバックエンドエンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / 専門商社
年収
500万円~900万円
勤務地
東京都千代田区

下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 検索API・バックエンド開発(60%):「マイクロサービス×AI検索」の基盤上で、機能拡張と改善を担っていただきます。検索・推薦ロジック(ベクトル検索・リランキング等)の実装・改善。AI Chat Gateway、サービス連携API、認証・セッション・権限管理の設計・実装。サービス間で会話・操作・BOM/CADの文脈を引き継ぐContext Graphとウォームハンドオフの実装。gRPC・非同期処理を用いた高性能なAPI/マイクロサービスの実装。オンラインシステムにおけるコンテキスト管理(セッション・状態管理)や認証基盤といった重要技術領域の実装・改善。グローバル要件を踏まえた機能開発(ローカライズ対応等)。RFCを用いた設計提案と、関係チームとの合意形成。 サービス品質向上・パフォーマンス改善(25%):検索レイテンシのボトルネック調査とチューニング。テスト自動化、CI/CDを活用した安定的なリリース。BFF (Backend For Frontend)等、フロントエンドと連携するAPI層の実装。リリース後の検索品質・利用指標の計測と改善。 技術キャッチアップ・改善提案(15%): ベクトル検索・生成AI等の新技術のキャッチアップと検証。コードレビューへの参加、設計・開発プロセスへの改善提案 【仕事のやりがい(面白さ)】 新規プロダクトの立ち上げフェーズから、技術選定を含めて参画できます。あなたが書くコードが、複数のものづくりサービスをまたぐ統合体験としてそのまま本番に載ります。

データエンジニア

職種/業界
データサイエンティスト / 専門商社
年収
700万円~1,000万円
勤務地
東京都千代田区

下記業務をご担当いただきます。 【具体的には】 AI Readyデータ・Context Graphの構築とパイプライン設計(60%):AI/MLモデルとAIエージェントが「そのまま使える」高品質なデータを、BigQueryを中核に作り・整備して供給する基盤を構築します。データ収集・統合(AWS S3・Redshift・Salesforce・Amazon Aurora等からBigQueryへ集約するETL/ELTパイプラインの設計・構築、Fivetran/Airflow/dbt core)。サービス横断コンテキスト連携、Context Graph(BOM/CADの親子関係・設計変換の来歴・判断根拠と確信度を追跡できるグラフ・イベントモデル)の設計。非構造データからのナレッジ抽出、AI Ready化(データモデリング・データカタログ整備)、データ品質管理。 データ管理プロセスの最適化および自動化(30%):属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立します。Airflow・dbt coreによるデータ運用の自動化・コード化(IaC)、Cloud Run等でのAIエージェント基盤へのデータAPI/連携整備、Context Graph APIの整備、データカタログによるメタデータ管理 改善・技術検証(10%):モダンデータスタックや新技術のキャッチアップと検証。データパイプラインの改善提案、コードレビューへの参加 【仕事のやりがい(面白さ)】 ゼロから設計するデータ基盤が、そのまま複数のAIエージェントの精度を左右します。あなたが整備したContext Graphが、設計から購買までの統合体験を裏側から支えます。

東証プライム上場企業、日系のFA・金型用部品専門商社
東証プライム上場企業、日系のFA・金型用部品専門商社

データアーキテクト・開発リーダー

職種/業界
データサイエンティスト / 専門商社
年収
700万円~1,000万円
勤務地
東京都

■AI検索サービスの根幹となるデータアーキテクチャの設計、およびデータ管理プロセスの最適化・自動化のリードをご担当いただきます。 【具体的には】 1.AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計:50% AI/MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作っていただきます。 ・データ収集/加工:多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工(ETL/ELT)するパイプラインの設計/構築 ・特徴量管理(Feature Store):特徴量の作成/管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不整合(Training-Serving Skew)を防ぐ仕組みの導入 ・データ品質管理:データの欠損や異常を検知し、常にクリーンなデータを維持するための監視/通知システムの構築 2.データ管理プロセスの最適化および自動化推進:30% 属人化しがちなデータ抽出・加工作業を排除し、自動化されたワークフローを確立していただきます。 ・データ運用の自動化:手動SQLやスクリプトに依存しているデータ作成フローを、Workflow Engine(Airflow等)を用いて自動化/コード化(IaC) ・MLOps基盤の強化:データサイエンティストがスムーズにモデル実験/デプロイを行えるよう、インフラ側からの環境整備 ・メタデータ管理:どのデータがどこにあり、どう加工されたかを追跡可能にするデータカタログの整備 3.チームマネジメント・戦略策定:20% ・セクションリーダーとしてメンバー(正社員・パートナー)のタスク管理、技術指導、評価 ・事業目標に基づいた中長期的なデータ戦略/アーキテクチャロードマップの策定

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